一. 简介
doccano 是一个开源的文本标注平台。它为文本分类、序列标记和序列到序列任务提供标注功能。因此，您可以为情感分析、命名实体识别、文本摘要、机器翻译等任务创建标注数据。只需创建一个项目，上传数据并开始标注，您就可以在数小时内构建得到想要的数据集。
doccano特性：
- 合作标注：可以进行多人合作，分配标注任务。
- 支持多种语言文本标注：目前已知知识英语，中文，日语，阿拉伯语，印度尼西亚语等。
二. 安装及使用
docker安装比较简单，这里只给出docker安装方式：
Step 1.镜像下载
镜像好比面向对象语言中的类。
docker pull doccano/doccano
Step 2.创建容器
容器就是镜像对应的实例化对象。
docker container create --name doccano \
-e "ADMIN_USERNAME=admin" \
-e "ADMIN_EMAIL=admin@example.com" \
-e "ADMIN_PASSWORD=123456" \
-v doccano-db:/data \
-p 8000:8000 doccano/doccano
其中的各参数意义如下：
- –name doccano 表示 创建的容器名称为doccano
- -e “ADMIN_USERNAME=admin” doccano项目中管理员账号为admin
- -e “ADMIN_EMAIL=admin@example.com” doccano项目中管理员的联系邮箱为admin@example.com
- -e “ADMIN_PASSWORD=password” doccano项目中管理员登陆密码password
- -v doccano-db:/data 项目中的数据挂在到宿主机地址到/data中
- -p 8000:8000 宿主机（前）与容器中端口之间的映射
- doccano/doccano 镜像名称
Step 3.启动容器
docker container start doccano
Step 4.浏览器访问
-
用户通过浏览器访问部署的服务器ip加上对应的端口号即可访问：
这里咱们输入：http://10.6.16.96:8000/
-
点击右上角进行登录
三. 数据标注
1.项目创建
以农业花生数据标注任务为例：
2.数据上传
3.标签构建
创建实体标签
创建关系标签
4.任务标注
关系标注时需要依次在头，尾实体Tag上点击鼠标左键才会出现可用关系选项
标注结果
5.数据导出
导出后的数据格式如下：
6.数据转换
抽取式任务数据转换：
- 当标注完成后，在 doccano 平台上导出 JSONL(relation) 形式的文件，并将其重命名为 doccano_ext.json 后，放入 ./data 目录下。
- 通过 doccano.py 脚本进行数据形式转换，然后便可以开始进行相应模型训练。
doccano.py代码如下：
import os
import time
import argparse
import json
import numpy as np
from utils import set_seed, convert_ext_examples, convert_cls_examples
def do_convert():
set_seed(args.seed)
tic_time = time.time()
if not os.path.exists(args.doccano_file):
raise ValueError("Please input the correct path of doccano file.")
if not os.path.exists(args.save_dir):
os.makedirs(args.save_dir)
if len(args.splits) != 0 and len(args.splits) != 3:
raise ValueError("Only []/ len(splits)==3 accepted for splits.")
if args.splits and sum(args.splits) != 1:
raise ValueError(
"Please set correct splits, sum of elements in splits should be equal to 1."
)
with open(args.doccano_file, "r", encoding="utf-8") as f:
raw_examples = f.readlines()
def _create_ext_examples(examples,
negative_ratio=0,
shuffle=False,
is_train=True):
entities, relations = convert_ext_examples(
examples, negative_ratio, is_train=is_train)
examples = entities + relations
if shuffle:
indexes = np.random.permutation(len(examples))
examples = [examples[i] for i in indexes]
return examples
def _create_cls_examples(examples, prompt_prefix, options, shuffle=False):
examples = convert_cls_examples(examples, prompt_prefix, options)
if shuffle:
indexes = np.random.permutation(len(examples))
examples = [examples[i] for i in indexes]
return examples
def _save_examples(save_dir, file_name, examples):
count = 0
save_path = os.path.join(save_dir, file_name)
with open(save_path, "w", encoding="utf-8") as f:
for example in examples:
f.write(json.dumps(example, ensure_ascii=False) + "\n")
count += 1
print("\nSave %d examples to %s." % (count, save_path))
if len(args.splits) == 0:
if args.task_type == "ext":
examples = _create_ext_examples(raw_examples, args.negative_ratio,
args.is_shuffle)
else:
examples = _create_cls_examples(raw_examples, args.prompt_prefix,
args.options, args.is_shuffle)
_save_examples(args.save_dir, "train.txt", examples)
else:
if args.is_shuffle:
indexes = np.random.permutation(len(raw_examples))
raw_examples = [raw_examples[i] for i in indexes]
i1, i2, _ = args.splits
p1 = int(len(raw_examples) * i1)
p2 = int(len(raw_examples) * (i1 + i2))
if args.task_type == "ext":
train_examples = _create_ext_examples(
raw_examples[:p1], args.negative_ratio, args.is_shuffle)
dev_examples = _create_ext_examples(
raw_examples[p1:p2], -1, is_train=False)
test_examples = _create_ext_examples(
raw_examples[p2:], -1, is_train=False)
else:
train_examples = _create_cls_examples(
raw_examples[:p1], args.prompt_prefix, args.options)
dev_examples = _create_cls_examples(
raw_examples[p1:p2], args.prompt_prefix, args.options)
test_examples = _create_cls_examples(
raw_examples[p2:], args.prompt_prefix, args.options)
_save_examples(args.save_dir, "train.txt", train_examples)
_save_examples(args.save_dir, "dev.txt", dev_examples)
_save_examples(args.save_dir, "test.txt", test_examples)
print('Finished! It takes %.2f seconds' % (time.time() - tic_time))
if __name__ == "__main__":
# yapf: disable
parser = argparse.ArgumentParser()
parser.add_argument("--doccano_file", default=r"../data/doccano_ext.json", type=str,
help="The doccano file exported from doccano platform.")
parser.add_argument("--save_dir", default=r"../data", type=str, help="The path of data that you wanna save.")
parser.add_argument("--negative_ratio", default=5, type=int,
help="Used only for the extraction task, the ratio of positive and negative samples, number of negtive samples = negative_ratio * number of positive samples")
parser.add_argument("--splits", default=[0.8, 0.1, 0.1], type=float, nargs="*",
help="The ratio of samples in datasets. [0.6, 0.2, 0.2] means 60% samples used for training, 20% for evaluation and 20% for test.")
parser.add_argument("--task_type", choices=['ext', 'cls'], default="ext", type=str,
help="Select task type, ext for the extraction task and cls for the classification task, defaults to ext.")
parser.add_argument("--options", default=["正向", "负向"], type=str, nargs="+",
help="Used only for the classification task, the options for classification")
parser.add_argument("--prompt_prefix", default="情感倾向", type=str,
help="Used only for the classification task, the prompt prefix for classification")
parser.add_argument("--is_shuffle", default=True, type=bool,
help="Whether to shuffle the labeled dataset, defaults to True.")
parser.add_argument("--seed", type=int, default=1000, help="random seed for initialization")
args = parser.parse_args()
# yapf: enable
do_convert()
附录
doccano标准平台官方代码：https://github.com/doccano/doccano
doccano标准平台官方文档：https://doccano.github.io/doccano/
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